सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं एक पूर्वानुमान एप्लिकेशन विकसित कर रहा हूं जिसका उद्देश्य वितरकों के अपने ग्राहक नेटवर्क से अपने उत्पादों की मांग का पूर्वानुमान करने के लिए एक आयातक की अनुमति देना है। बिक्री के आंकड़े मांग के लिए एक बहुत अच्छा प्रॉक्सी हैं, इसलिए जब तक मांग को भरने के लिए …

11 r  regression  machine-learning  censoring 

ऐसा क्यों है कि runif()R जैसे यादृच्छिक संख्या जनरेटर हर बार एक ही परिणाम उत्पन्न नहीं करते हैं? उदाहरण के लिए: X <- runif(100) X हर बार अलग-अलग आउटपुट जेनरेट कर रहा है। हर बार अलग-अलग आउटपुट उत्पन्न करने का क्या कारण है? ऐसा करने के लिए पृष्ठभूमि में क्या …

11 r  algorithms  random-generation  uniform 

निम्नलिखित समस्या: मैं glmnet () का उपयोग करके एक (या अधिक) श्रेणीगत चर के साथ एक श्रेणीगत प्रतिक्रिया चर की भविष्यवाणी करना चाहता हूं। हालाँकि, मैं आउटपुट glmnet की समझ में नहीं आता मुझे देता है। ठीक है, पहले दो संबंधित श्रेणीगत चर उत्पन्न करते हैं: डेटा जनरेट करें p …

11 categorical-data  multinomial  glmnet 

मैं एक लासो प्रतिगमन करने की कोशिश कर रहा हूं, जिसके निम्नलिखित रूप हैं: कम से कम में( Y - X w ) ′ ( Y - X w ) + λwww( य- एक्सw )'( य- एक्सw ) + λ| w |1(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y - Xw)'(Y - Xw) + \lambda \;|w|_1 एक …

11 regression  lasso  quadratic-form 

जेम्स-स्टीन अनुमानक के हर बयान से मुझे लगता है कि रैंडम वैरिएबल का अनुमान एक ही (और यूनिट) विचरण है। लेकिन इन सभी उदाहरणों में यह भी उल्लेख किया गया है कि जेएस अनुमानक का उपयोग मात्राओं का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है जिनका एक दूसरे से …

11 estimation  shrinkage  steins-phenomenon 

मैं पर एक प्रतिगमन फिटिंग कर रहा हूं । क्या यह घातांक द्वारा परिवर्तन बिंदु अनुमानों (और विश्वास / भविष्यवाणी अंतराल) को वापस करने के लिए वैध है? मैं ऐसा नहीं मानता, क्योंकि लेकिन दूसरे की राय चाहता था।ई [ च ( एक्स ) ] ≠ च ( ई [ …

11 regression  back-transformation 

मेरा सवाल इस प्रतिक्रिया पर आधारित है जिसमें दिखाया गया है कि कौन सा lme4::lmerमॉडल दो-तरफ़ा उपायों से मेल खाता है एनोवा: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))), c = factor(rep(rep(1:2, each=48)))) # standard two-way repeated …

11 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

एक गामा वितरण के साथ parameterized है, तो और β , तो:αα\alphaββ\beta इ( Γ ( α , β) ) = αβE(Γ(α,β))=αβ E(\Gamma(\alpha, \beta)) = \frac{\alpha}{\beta} मैं एक चुकता गामा की उम्मीद की गणना करना चाहता हूं, जो है: E(Γ(α,β)2)=?E(Γ(α,β)2)=? E(\Gamma(\alpha, \beta)^2) = ? मुझे लगता है कि यह है: E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2E(Γ(α,β)2)=(αβ)2+αβ2 …

11 expected-value  gamma-distribution 

मान लीजिए कि आपके पास एक व्याख्यात्मक चर जहाँ किसी दिए गए निर्देशांक का प्रतिनिधित्व करता है। आपके पास एक प्रतिक्रिया चर । अब, हम दोनों चर को इस प्रकार जोड़ सकते हैं:X=(X(s1),…,X(sn))X=(X(s1),…,X(sn)){\bf{X}} = \left(X(s_{1}),\ldots,X(s_{n})\right)sssY=(Y(s1),…,Y(sn))Y=(Y(s1),…,Y(sn)){\bf{Y}} = \left(Y(s_{1}),\ldots,Y(s_{n})\right) W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T)W(s)=(X(s)Y(s))∼N(μ(s),T){\bf{W}}({\bf{s}}) = \left( \begin{array}{ccc}X(s) \\ Y(s) \end{array} \right) \sim N(\boldsymbol{\mu}(s), T) इस स्थिति …

11 probability  bayesian  conditional-probability  gibbs 

मैं एक पूरी नौसिखिया हूँ :) मैं लगभग 745,000 की आबादी से 10,000 के नमूने के आकार के साथ एक अध्ययन कर रहा हूं। प्रत्येक नमूना "प्रतिशत समानता" का प्रतिनिधित्व करता है। नमूनों में से अधिकांश 97% -98% के आसपास हैं, लेकिन कुछ 60% और 90% के बीच हैं, यानी …

11 bootstrap  sample-size  resampling 

मैं एक डेटा सेट के साथ काम कर रहा हूं जो गैर-पैरामीट्रिक है और इसके 12 उपचार हैं। मैं Kruskal वालिस परीक्षण किया और एक महत्वपूर्ण मिला -value, और अब मैं एक बहु तुलना प्रक्रिया का संचालन करने के जो उपचार के काफी भिन्न देखना चाहेंगे। इस विषय के बारे …

11 nonparametric  multiple-comparisons  kruskal-wallis  dunn-test 

मुझे डर है कि संबंधित सवालों का जवाब मेरा नहीं था। हम> 2 क्लासिफायर (मशीन लर्निंग) के प्रदर्शन का मूल्यांकन करते हैं। हमारी अशक्त परिकल्पना यह है कि प्रदर्शन अलग नहीं होते हैं। हम इस परिकल्पना का मूल्यांकन करने के लिए पैरामीट्रिक (एनोवा) और गैर पैरामीट्रिक (फ्रीडमैन) परीक्षण करते हैं। …

11 multiple-comparisons  bonferroni  tukey-hsd 

मैं यह अनुमान लगाने के लिए एक मॉडल चलाने की कोशिश कर रहा हूं कि टीबी, एड्स आदि जैसी भयावह बीमारियां अस्पताल में भर्ती होने पर खर्च को कैसे प्रभावित करती हैं। मेरे पास आश्रित चर के रूप में "प्रति अस्पताल में होने वाला खर्च" है और स्वतंत्र चर के …

11 generalized-linear-model  zero-inflation  ordered-logit  regression-strategies 

मान लीजिए कि एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जाता है कि ऑनलाइन एडवर्ट (भविष्यवक्ता: Ad1, Ad2, और Ad3) के सेट पर क्लिक करने के बाद ऑनलाइन शॉपर एक उत्पाद (परिणाम: खरीद) खरीदेगा या नहीं। परिणाम एक द्विआधारी चर है: 1 (खरीदा) या 0 …

11 logistic  importance 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । डेटा में महत्वहीन / महत्वपूर्ण सुविधाओं को …

11 r  feature-selection  python